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AX 내재화의 정석
정종기 저
형설출판사 2026.11.06.
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책소개

목차

서문
프롤로그
본서의 구성
감사의 말
추천사

Part 1 : AI 에이전트 구현을 위한 핵심 기술

1. AI 에이전트는 무엇이 다른가, 챗봇과의 결정적 차이 20
2. LLM(대규모 언어모델)의 이해 및 작동 원리 26
3. RAG(검색증강생성) 33
4. 도구 사용(Function Calling) 41
5. 백터 데이터베이스, RAG 구현의 핵심 인프라 48
6. MCP(Model Context Protocol), AI 에이전트 구현 연결 표준 54
7. 프롬프트 엔지니어링 vs 시스템 설계 61
8. 멀티모달(Multimodal) AI 67
9. AI 에이전트 아키텍처 설계도(단일 에이전트 vs 멀티 에이전트) 72
10. API와 자동화 연결, 조직의 시스템을 움직이게 만드는 실행 인프라 80
11. 에이전트 메모리 구조 87
12. AI 보안과 데이터 거버넌스 93
13. AI 에이전트 개발 로드맵 99
14. 워크플로 오케스트레이션 106
15. 하네스(Harness) 엔지니어링 113

Part 2 : 기업 AX 전략과 AI 에이전트 도입 로드맵

1. 왜 AI 도입은 실패하는가? 122
2. 기업의 성공적인 AI 트랜스포메이션을 위한 15가지 전략 128
3. CEO가 먼저 이해해야 할 AI 에이전트 경영 전략 136
4. AX 3단계 전략, Plug-in → Scale-up → Transform 142
5. 조직 저항을 넘는 법, 사람과 AI의 협업 설계 147
6. AI ROI 계산법, 비용이 아닌 생산성 투자 153
7. AI시대 데이터 자산화 전략, 흩어진 지식을 금광으로 만들기 159
8. AI 전담 조직 설계, CoE(Center of Excellence) 모델 164
9. AI 구축 파일럿 프로젝트 선정 기준, 어디서부터 시작할 것인가 170
10. AX 내재화는 ‘두 축’으로 완성된다 177

Part 3 : 기업 맞춤형 AI 에이전트 구축 사례(실전 사례)

1. 고객 시방서 리스크 검토 AI 에이전트 구축 사례 186
2. 경험 의존형 BOM 엔지니어링을 데이터 기반 AI 자동화 프로세스로 전환한 사례 191
3. 기술 표준·품질 절차 지식 문서를 학습한 AI 에이전트 구축 사례 196
4. 분산된 사내 규정과 절차를 통합한 AI 에이전트 구축 사례 201
5. 프롬프트 명령만으로 업무 지원을 받는 현장 밀착형 AI 에이전트 구축 사례 206
6. 담당 업무 전산 시스템 활용 가이드 AI 에이전트 구축 사례 212
7. 건설공사관련 공공기관 고객상담 AI 에이전트 구축 사례 217
8. MES·ERP 통합을 통한 데이터 기반 의사결정과 업무 자동화 222
9. AX 내재화 성공사례 - 신일**(주) 231
10. 해외 기업들은 AI 에이전트를 어떻게 성과로 바꾸고 있는가 239

Part 4 : 기업의 AX 내재화를 위한 AX 컨설팅의 정석

1. 기업의 AX 내재화를 위한 AX 컨설팅 12단계 전체 프로세스 246
2. AX 컨설팅 1단계: 사전 협의 및 AX 목표 설정 254
3. AX 컨설팅 2단계: 기업 AX 준비도 진단 262
4. AX 컨설팅 3단계: 가치사슬 및 업무 프로세스 분석 271
5. AX 컨설팅 4단계: AX 과제 후보 도출 279
6. AX 컨설팅 5단계: AX 과제 우선순위 선정 287
7. AX 컨설팅 6단계: AI 에이전트 적용 시나리오 설계 295
8. AX 컨설팅 7단계: 데이터·시스템 연계 설계 304
9. AX 컨설팅 8단계: AI 보안·윤리·거버넌스 설계 314
10. AX 컨설팅 9단계: PoC 실행 323
11. AX 컨설팅 10단계: 본 구축 및 업무 적용 332
12. AX 컨설팅 11단계: 성과 측정 및 개선 341
13. AX 컨설팅 12단계: 확산 및 내재화 351
14. AI 에이전트 구축 효과성, 구축 난이도 4분면 분석 359
15. AI 에이전트 도입 기업이 성공적인 AX 내재화를 위해 해야할 일 367

Part 5 : AX 컨설팅 산출물과 워크숍 운영 방법

1. AX 컨설팅 착수 워크숍 진행 방법 378
2. 경영진 인터뷰 질문지 설계 388
3. 기업 AX 준비도 진단표 작성 403
4. 가치사슬·업무 프로세스 분석 워크숍 413
5. AX 과제 후보 도출 템플릿 427
6. 과제 우선순위 평가 매트릭스 440
7. AI 에이전트 적용 시나리오 설계서 451
8. 데이터·시스템 연계 점검표 462
9. PoC 실행계획서와 결과보고서 작성법 474
10. AX 확산 로드맵과 성과관리 보고서 작성법 487

Part 6 : 별첨_참고문헌

1. 참고문헌 500

저자 소개 1

경영학 박사. 삼성과 오라클, 얼라이언스코리아에서 KT, SKT, 산업은행, 동부화재, KB국민은행, 강원랜드, 풀무원, POSCO, 한진그룹, 그린주의 등 국내외 300여 개 이상의 기업을 대상으로 경영정보, 빅데이터, 플랫폼구축, 디지털전환(DX), AI 활용 전략 컨설팅을 수행했다. 국내 최초 ChatGPT 업무 및 비즈니스 활용 역량 과정 개설(누적 수강생 3,000명 이상) DX, AX 강의 및 컨설팅을 직접 수행하고 있는 국내 최고의 AI 비즈니스 전문가 - 한국오라클 AI, 디지털비즈니스 총괄대표 역임 - 한국인공지능인재개발 평생교육원 원장, 한국외대 경영대학
경영학 박사. 삼성과 오라클, 얼라이언스코리아에서 KT, SKT, 산업은행, 동부화재, KB국민은행, 강원랜드, 풀무원, POSCO, 한진그룹, 그린주의 등 국내외 300여 개 이상의 기업을 대상으로 경영정보, 빅데이터, 플랫폼구축, 디지털전환(DX), AI 활용 전략 컨설팅을 수행했다. 국내 최초 ChatGPT 업무 및 비즈니스 활용 역량 과정 개설(누적 수강생 3,000명 이상) DX, AX 강의 및 컨설팅을 직접 수행하고 있는 국내 최고의 AI 비즈니스 전문가

- 한국오라클 AI, 디지털비즈니스 총괄대표 역임
- 한국인공지능인재개발 평생교육원 원장, 한국외대 경영대학 겸임교수, KAIST AI연구교수(전), 서울디지털대학교 초빙교수
- 서울대, KAIST, 아주대, 과학기술정보통신부, 기획재정부, 중소벤처부 등 대학 및 정부 공공기관 대상 디지털전환(DX), 생성형 AI 활용 전략 강의 및 컨설팅
- (주)얼라이언스코리아 대표
- 한국인공지능인재개발 평생교육원 운영
- 국내 최초 ‘ChatGPT 업무 및 비즈니스 활용 역량 과정’ 운영
- 나만의 ChatGPT 솔루션 ‘고수톡’ 운영
- 인공지능 기반 전문가 지식공유 서비스 플랫폼 ‘고수들의 한 수’ 운영

〈주요 저서 및 활동〉
- 부를 창출하는 ChatGPT 활용전략
- ChatGPT 업무 · 비즈니스 활용 전략(세종도서)
- 생성형 AI 프롬프트 디자인 실무(프롬프트 엔지니어링 수험서)
- 쉽게 활용하는 인공지능 비즈니스(세종도서)
- 인공지능 완전정복(세종도서)
- 놀면서 돈 버는 곳, 메타버스
- 위기를 기회로 ‘브릿지 하라’
- 정부혁신을 위한 정보기술 10가지, 사물인터넷 완전정복 외 다수
- 대통령직속 정책기획 국정자문위원(디지털분과)(전)
- 중소벤처기업부 R&D과제 평가위원
- 종합경제지 오늘경제 [정종기의 AI시대 저널리즘] 칼럼니스트
- 종합일간지 일간투데이 [정종기의 블록체인知] 칼럼니스트
- 한국창업멘토협회 이사
- 한국인공지능협회 전문위원
- 한국미래융합연구원 대표

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품목정보

발행일
2026년 11월 06일
쪽수, 무게, 크기
508쪽 | 162*235*35mm
ISBN13
9788947288293

출판사 리뷰

AI 에이전트는 기업의 일하는 방식을 바꾼다

지금까지의 AI 활용은 대부분 사용자가 질문을 입력하면 AI가 답변을 제공하는 방식이었다. 그러나 AI 에이전트는 여기서 한 단계 더 나아간다. AI 에이전트는 단순히 대답하는 것이 아니라, 목표를 이해하고, 필요한 정보를 찾고, 업무 절차를 따라가며, 도구와 시스템을 호출하고, 결과물을 만들고, 사람의 승인 아래 업무를 실행하는 방향으로 발전하고 있다.

보고서 작성 AI는 단순히 글을 대신 써주는 수준을 넘어, 관련 데이터를 요약하고, 임원 보고 형식에 맞춰 구조화하며, 핵심 리스크와 의사결정 사항을 제시할 수 있다. 고객응대 AI는 FAQ를 검색하는 수준을 넘어, 고객 문의 유형을 분류하고, 과거 상담 이력과 정책 문서를 참고해 답변 초안을 작성하며, 담당자의 검토 후 응대 품질을 표준화할 수 있다. 제조 현장의 AI 에이전트는 생산일보를 요약하고, 불량률 변화를 감지하며, 품질 클레임 원인분석을 지원할 수 있다.

이제 기업의 경쟁력은 “AI를 쓸 줄 아는가”에서 끝나지 않는다. 앞으로의 경쟁력은 AI 에이전트를 업무 프로세스 안에 얼마나 잘 설계하고 운영하는가에서 결정될 것이다.

이 책은 독자에게 단순한 지식보다 더 실질적인 것을 제공하고자 한다. 바로 실행의 순서다.

AI 시대에는 아이디어보다 실행력이 중요하다.실행력은 절차에서 나오고, 절차는 방법론에서 나오며, 방법론은 현장에서 검증된 산출물로 완성된다.

이 책이 독자 여러분의 조직에서 AI를 도입하는 수준을 넘어, AX를 내재화하고, AI 에이전트를 실제 업무성과로 연결하는 데 실질적인 도움이 되기를 바란다.

AI를 도입하는 기업은 많다. 그러나 AI를 일하는 방식으로 내재화한 기업만이 미래 경쟁력을 갖게 된다.

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